# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from functools import reduce

"""
函数说明:创建实验样本

Parameters:
	无
Returns:
	postingList - 实验样本切分的词条
	classVec - 类别标签向量
Author:
	Jack Cui
Blog:
	http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
	2017-08-11
"""


def loadDataSet():
    postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],  # 切分的词条
                   ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                   ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
                   ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                   ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                   ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
    classVec = [0, 1, 0, 1, 0, 1]  # 类别标签向量，1代表侮辱性词汇，0代表不是
    return postingList, classVec  # 返回实验样本切分的词条和类别标签向量


"""
函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表

Parameters:
	dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
	vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
Author:
	Jack Cui
Blog:
	http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
	2017-08-11
"""


def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])  # 创建一个空的不重复列表
    for document in dataSet:
        vocabSet = vocabSet | set(document)  # 取并集
    return list(vocabSet)


"""
函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0

Parameters:
	vocabList - createVocabList返回的列表
	inputSet - 切分的词条列表
Returns:
	returnVec - 文档向量,词集模型
Author:
	Jack Cui
Blog:
	http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
	2017-08-11
"""


def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)  # 创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:  # 遍历每个词条
        if word in vocabList:  # 如果词条存在于词汇表中，则置1
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else:
            print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec  # 返回文档向量


"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数

Parameters:
	trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
	trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
	p0Vect - 非的条件概率数组
	p1Vect - 侮辱类的条件概率数组
	pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
Author:
	Jack Cui
Blog:
	http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
	2017-08-12
"""


def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)  # 计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])  # 计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs)  # 文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.zeros(numWords);
    p1Num = np.zeros(numWords)  # 创建numpy.zeros数组,
    p0Denom = 0.0;
    p1Denom = 0.0  # 分母初始化为0.0
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:  # 统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])  ## 该词条的总的词数目   这压样求得每个词条出现的概率 P(w1),P(w2), P(w3)...
        else:  # 统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = p1Num / p1Denom  # 相除
    p0Vect = p0Num / p0Denom
    return p0Vect, p1Vect, pAbusive  # 返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率


"""
函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数

Parameters:
	vec2Classify - 待分类的词条数组
	p0Vec - 非侮辱类的条件概率数组
	p1Vec -侮辱类的条件概率数组
	pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
	0 - 属于非侮辱类
	1 - 属于侮辱类
Author:
	Jack Cui
Blog:
	http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
	2017-08-12
"""


def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    p1 = reduce(lambda x, y: x * y, vec2Classify * p1Vec) * pClass1  # 对应元素相乘  这里需要好好理解一下
    p0 = reduce(lambda x, y: x * y, vec2Classify * p0Vec) * (1.0 - pClass1)
    print('p0:', p0)
    print('p1:', p1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0


"""
函数说明:测试朴素贝叶斯分类器

Parameters:
	无
Returns:
	无
Author:
	Jack Cui
Blog:
	http://blog.csdn.net/c406495762
Modify:
	2017-08-12
"""


def testingNB():
    listOPosts, listClasses = loadDataSet()  # 创建实验样本
    myVocabList = createVocabList(listOPosts)  # 创建词汇表
    trainMat = []
    for postinDoc in listOPosts:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))  # 将实验样本向量化
    p0V, p1V, pAb = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(listClasses))  # 训练朴素贝叶斯分类器
    testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']  # 测试样本1
    thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))  # 测试样本向量化
    if classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb):
        print(testEntry, '属于侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果
    else:
        print(testEntry, '属于非侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果
    testEntry = ['stupid', 'garbage']  # 测试样本2

    thisDoc = np.array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))  # 测试样本向量化
    if classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb):
        print(testEntry, '属于侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果
    else:
        print(testEntry, '属于非侮辱类')  # 执行分类并打印分类结果


if __name__ == '__main__':
    testingNB()
